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統計學習理論(簡體書)
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統計學習理論(簡體書)

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統計學習理論是研究利用經驗資料進行機器學習的一種一般理論,屬於電腦科學、模式識別和應用統計學相交叉與結合的範疇,其主要創立者是本書作者。統計學習理論基本內容誕生於20世紀60~70年代,到90年代中期發展到比較成熟並受到世界機器學習界的廣泛重視,其核心內容反映在Vapnik的兩部重要著作中,本書即是其中一部,另一部是《統計學習理論的本質》。 由於較系統地考慮了有限樣本的情況,統計學習理論與傳統統計學理論相比有更好的實用性,在該理論下發展出的支持向量機方法以其有限樣本下良好的推廣能力而備受重視。

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